复杂碳酸盐岩储层岩石物理与测井评价技术

本书针对海外复杂碳酸盐岩储层，重点论述岩石物理特征，地层岩性、物性、含油性测井响应特征，测井相—岩性测井响应知识库，测井相—岩性测井资料有效划分识别方法和标准，以测井相—岩性为基础的有效储层岩性、物性、含油性评价方法，复杂碳酸盐岩储层孔隙结构测井评价技术，复杂碳酸盐岩储层渗透率测井评价技术，基于生产测井资料的水淹层评价方法等。

目 录
    第1章碳酸盐岩的岩石物理特征 1
    1.1 孔渗特征 1
    1.1.1 孔隙型储层 1
    1.1.2 裂缝型储层 2
    1.1.3 裂缝-孔隙型储层 2
    1.1.4 裂缝-孔洞型储层 2
    1.2 岩电特征 8
    1.3 基于数字岩心技术的岩电特征数值模拟 11
    1.3.1 碳酸盐岩数字岩心建模 11
    1.3.2 数字岩心有效导电性的有限元模拟 20
    1.3.3 溶蚀孔、洞型碳酸盐岩储层导电性数值模拟 25
    1.3.4 裂缝型碳酸盐岩储层导电性数值模拟 35
    第2章研究区复杂岩性储层及测井响应特征 45
    2.1 刚果（布）Haute Mer A 区块 45
    2.1.1 岩性特征 46
    2.1.2 物性特征 48
    2.1.3 储层含油性 49
    2.1.4 测井响应特征 50
    2.2 伊拉克Missan 油田 54
    2.2.1 岩性特征 55
    2.2.2 物性特征 56
    2.2.3 储层含油性 59
    2.2.4 测井响应特征 59
    2.3 伊拉克Halfaya 油田 64
    第3章测井相-岩性测井识别方法及测井响应知识库建立 68
    3.1 传统岩性识别方法 68
    3.1.1 曲线重叠法 68
    3.1.2 交会图识别法 69
    3.1.3 岩石组分分析法 73
    3.2 测井数据特征提取及测井相建立 76
    3.2.1 测井数据特征提取 76
    3.2.2 测井相建立 79
    3.3 测井相的差异及响应特征 86
    3.3.1 测井相的差异 86
    3.3.2 常规测井响应特征 90
    3.3.3 成像测井响应特征 94
    3.4 测井相-岩性的测井识别方法 104
    3.4.1 贝叶斯识别技术 104
    3.4.2 Fisher 识别技术 105
    3.4.3 支持向量机识别技术 108
    第4章基于测井相-岩性的储层评价方法 109
    4.1 刚果（布）Haute Mer A 区块评价方法 109
    4.1.1 孔隙度 109
    4.1.2 饱和度 112
    4.2 伊拉克Missan 油田评价方法 115
    4.2.1 岩性 115
    4.2.2 孔隙度 118
    4.2.3 渗透率 120
    4.3 巴西区块评价方法 120
    4.3.1 岩性 120
    4.3.2 物性 126
    第5章复杂碳酸盐岩储层测井分类 128
    5.1 基于核磁共振测井的孔隙结构表征 128
    5.1.1 核磁共振测井评价孔隙结构的理论基础 128
    5.1.2 基于伪毛管压力曲线的孔隙结构表征方法 129
    5.1.3 基于孔喉体系的孔隙结构表征方法 134
    5.2 基于孔隙结构的储层分类 139
    5.2.1 基于压汞实验的储层分类 139
    5.2.2 基于核磁孔隙结构参数的储层分类 141
    5.2.3 基于形态参数的储层分类 144
    5.2.4 基于孔喉体系的储层分类 151
    5.3 基于常规测井的碳酸盐岩储层分类 156
    5.3.1 基于Fisher 判别法的储层分类 157
    5.3.2 基于旋转森林算法的储层分类 159
    第6章复杂碳酸盐岩储层渗透率测井评价方法 163
    6.1 研究区渗透率评价的基本问题 163
    6.1.1 研究区渗透率影响因素分析 163
    6.1.2 渗透率与孔隙度 165
    6.1.3 渗透率与孔隙结构 175
    6.1.4 核磁共振渗透率模型 179
    6.2 基于电成像面孔率的渗透率评价 184
    6.2.1 预测模型理论基础 184
    6.2.2 基于铸体薄片的模型验证 187
    6.2.3 基于电成像面孔率的渗透率评价方法 191
    6.3 基于次生孔隙度的渗透率评价 198
    6.3.1 电成像测井孔隙度频谱生成方法 198
    6.3.2 孔隙度谱的次生孔隙度提取方法 201
    6.3.3 基于次生孔隙度的渗透率评价方法 202
    6.4 细分孔喉体系的核磁渗透率评价 204
    6.4.1 研究区孔喉体系的划分 205
    6.4.2 区间孔隙度对渗透率的影响分析 208
    6.4.3 新孔隙结构参数的提出 209
    6.4.4 新渗透率评价模型的构建 210
    6.5 基于机器学习的渗透率评价 211
    6.5.1 基于混合模拟退火遗传和随机森林的渗透率评价方法 211
    6.5.2 基于LSTM 神经网络的渗透率评价方法 220
    第7章薄片孔隙特征参数自动拾取与储层分类方法 226
    7.1 图像分析技术与特征参数提取 226
    7.1.1 图像预处理 226
    7.1.2 图像分割 233
    7.1.3 形态学图像处理 236
    7.1.4 孔隙特征参数提取 238
    7.2 薄片特征参数分析 240
    7.2.1 主成分分析 241
    7.2.2 因子分析 243
    7.2.3 聚类分析 244
    7.3 储层分类预测 248
    7.3.1 常规测井数据归一化 248
    7.3.2 各类储层的测井响应 248
    7.3.3 基于随机森林的储层类型预测 252
    7.3.4 基于概率神经网络的储层类型预测 252
    7.3.5 应用 254
    第8章 碳酸盐岩水淹层评价方法 257
    8.1 碳酸盐岩水淹层测井响应特征 257
    8.1.1 典型水淹层测井响应特征 257
    8.1.2 水淹层的常见规律 259
    8.2 基于生产试油资料的水淹层确定 261
    8.3 水淹层定性识别 265
    8.4 水淹层定量评价 268
    8.4.1 储层油水相对渗透率 268
    8.4.2 饱和度计算 270
    8.4.3 水淹层综合解释评价 275
    参考文献 278